改进YOLO系列:改进YOLOv8,教你YOLOv8如何添加20多种注意力机制,并实验不同位置。

news/2024/7/11 0:06:34 标签: YOLO, 深度学习, python

改进YOLOv8,YOLOv8添加20多种注意力机制

  • 一、注意力机制介绍
  • 二.添加方法
    • 1.GAM注意力
    • 2.骨干中添加
    • 3. 瓶颈模块中添加
  • 三、所有的注意力机制代码:

一、注意力机制介绍

注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习中一种重要的技术,它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息,从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列(seq2seq)模型中得到广泛应用,后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。

注意力机制的基本思想是为输入数据的每个部分分配一个权重,这个权重表示该部分对于当前任务的重要程度。在自然语言处理任务中,这通常意味着对输入句子中的每个单词分配一个权重,而在计算机视觉任务中,这可能意味着为输入图像的每个像素或区域分配一个权重。

二.添加方法

1.GAM注意力

python">import torch.nn as nn

http://www.niftyadmin.cn/n/205660.html

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